Effect of Drying Method and Sugar Type (Sucrose, Glucose, and Fructose) on the Concentration and Stability of Phycocyanin During Storage
Notice bibliographique
Résumé
Phycocyanin is a major water-soluble pigment derived from Spirulina, valued for its strong antioxidant activity and potential as a natural food colorant. However, its stability is influenced by factors such as temperature, light intensity, and pH. This study investigated the impact of different drying methods (freeze-drying, oven-drying, and spray-drying) and different sugar concentrations (glucose, fructose, and sucrose) on the stability of phycocyanin extracted from Spirulina platensis. Additionally, the effect of storage duration (up to 120 days in 15-day intervals) on pigment stability was assessed. Results showed that Freeze-drying resulted in significantly higher phycocyanin concentration and stability than oven and spray drying (p<0.05). Among the treatments, freeze-drying with sucrose yielded the highest pigment retention (p< 0.05). Furthermore, sugar-treated samples demonstrated greater pigment preservation than sugar-free samples, with sucrose outperforming glucose and fructose in all drying methods tested. Overall, the stability and concentration of phycocyanin decreased over time during storage. The degradation kinetics followed a second-order model, with thermal degradation constants decreasing as pH and fructose concentration increased but increasing with temperature. Moderate fructose levels extended the pigment half-life, whereas excessive amounts reduced it. These findings suggest that freeze-drying combined with sucrose addition is the most effective strategy for enhancing phycocyanin stability during storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».